我国普通高中教育发展水平分类

摘 要：本文从教育投入、参与和产出这三个方面构建指标体系，运用因子分析和聚类分析方法对我国各省、自治区、直辖市的普通高中教育发展水平进行排序和分类，进一步描述和分析其差异性，为各地普通高中教育的发展提供参考依据，从而为缩小区域间高中教育发展水平的差距、促进教育公平作出贡献。

关键词：高中教育；因子分析；聚类分析

【中图分类号】G 【文献标识码】B 【文章编号】1008-1216（2016）06C-0016-03

普通高中教育是与高等教育、中等职业教育、义务教育相区别的一种教育，兼容按层次分的“中等教育”与按类别分的“普通教育”两重性质。具体地说，普通高中是中等教育的后期或高级阶段，是使学生进入高等教育或社会的过渡阶段，是基础性教育，是面向大众的教育，是终身教育的重要组成部分。对不同地区的教育发展水平进行分类和排序，有利于各个地区清晰地了解当地教育，也有利于政府制定政策措施促进各个地区教育的均衡发展，从而促进教育公平。

本文在参考了相关研究文献的基础上，从教育投入、教育参与、教育产出这三个方面构建教育发展水平的指标体系，并运用因子分析和聚类分析的方法对我国31个省、自治区、直辖市的教育发展水平进行排序和分类，为各地教育的改进和完善提供参考。

一、研究现状

要对各地教育的发展水平进行分类和排序，首先必须确定衡量其发展水平的指标体系。中国教育科学研究院中国教育发展报告（2013）课题组，参考我国教育监测与评价统计指标体系，借鉴国内外教育综合发展指数研究成果构建了我国教育综合发展水平指标体系，结论为经济的发展、城镇化水平的提高，以及地区综合发展水平的提高，能够促进教育综合发展水平的提高。高丙成和陈如平等学者根据目前我国教育事业发展的主要目标，参照我国教育督导评估的主要标准，借鉴国际组织教育发展指标体系的框架结构，并参考国内外相关研究成果构建了由四项一级指标和十项二级指标构成的我国普通高中教育综合发展水平指标体系。结果显示，经济越发达，普通高中教育综合发展水平及教育机会、教育条件、教育质量越高，但经济发展并不一定促进普通高中教育公平，教育公平取决于政府的重视程度和政策的执行力度。杜明峰和范国睿等学者针对普通高中教育的特殊性，具体分析了普通高中教育现代化发展过程中存在的办学定位模糊、培养目标错位、政府导向偏差、办学模式单一以及校外资源渠道不畅等问题，探讨了普通高中教育现代化发展指标设计过程中的价值选择问题。也有部分学者开始在构建指标体系的基础上，运用统计方法对各地区的普通高中教育发展水平进行测算和分类。

二、指标选取

笔者借鉴了OECD（经济合作与发展组织）教育发展指标体系和诸多学者提出的衡量指标，综合考虑了实际数据可获性和教育的特点，从教育投入、教育参与和教育产出三个一级指标方面构建指标体系。其中教育投入包括三个二级指标：资金投入（财政性经费/生产总值X11、生均教育经费公用部分X12、财政性经费X13）、人力资源投入（生师比X21、专任教师数X22、每所学校教育从业人数X23）、物资投入（生均校舍面积X31、生均教学用计算机数X32、生均固定资产X33）；教育参与包括两个二级指标：学生数量（每十万人口在校生数X41、每所学校在校生数X42、每十万人口招生数X43）、参与成本（生均教育经费X51）；教育产出包括一个二级指标：数量（每十万人口毕业生数X61）。这些指标不仅从数量和质量方面反映了各地区教育状况，还从相对值和绝对值方面对各地区教育状况进行综合对比。其中有些指标采用生均、比例、每所学校、每十万人口等概念，意在消除各地面积和人口规模对投入、参与和产出的绝对量的影响，意在比较相对值。同时也没有忽略绝对值的影响，包括人数、总经费等概念，这可以反映各地区教育的规模，是必要的衡量指标。

X11～X13反映了各个地区的教育资金投入状况。X11是从资金投入方面反映各地政府对教育的重视程度，是在考虑了各地经济发展状况后进行教育资金投入方面的相对性比较。X12中公用部分资金是指相对于个人部分，即教师基本工资、补助、福利、学生奖学金而言的。这一指标能进行各地区教育物资方面资金投入相对状况的比较，公用部分的投入也能反映学生学习和生活条件改善的情况。X13是各地政府资金投入的总体情况，是宏观层面上绝对值的比较，这能从资金投入角度反映教育的绝对规模。X21～X23反映了师资方面的投入状况。X21和X23从相对值方面反映教职工的数量，X22从绝对值方面反映专任教师的数量。需要注意的是，高中教育从业人员是一个比教师宽泛的概念，因此师生比是在校学生与专任教师的比值，而每所学校教育从业人员数是每所学校中教职工总数的平均值。X31～X33通过校舍面积、教学用计算机数和固定资产值反映了物资方面的相对投入状况，其指标均以生均的方式测度，从一定程度上消除各地面积和人口对教育规模的影响，反映教育规模和各省教育的重视程度。X41～X43反映了社会对教育的参与情况。X41是以各省人口为基数的人均参与情况。X42是以学校为基数从在校生数方面反映各地普通高中学校的相对规模，可以从一定程度上反映各地普通高中的现有社会参与度。X43从招生数方面反映各地教育参与的难度。X51从社会参与成本方面反映各地教育参与的难度。X61反映教育的产出情况，每十万人口毕业生数是相对指标，是以各地人口为基数的教育产出情况。

三、统计分析

（一）数据处理。笔者在研究中发现2012年的相关资料是最全面的，近3年来各地普通高中教育情况的变化比较平稳，选用2012年的数据和资料，以求反映近年来中国普通高中教育水平在各地的大致情况。本文的原始数据取自《中国统计年鉴2012》《中国教育经费统计年鉴2012》，以及国家统计局和教育部的各年统计数据。本文中用于统计的数据大多是对原始数据进行平均数、比例等计算后所得。在统计分析前，笔者已经对原始数据进行了量纲和数量级上的处理，以期消除原始数据未标准化可能带来的统计影响。文中的图表均是笔者使用STATA软件对以上数据进行处理绘制出来的。

（二）因子分析。因子分析是一种处理降维问题的方法。本文选取的指标有14个，需要将这些变量线性组合合成到少量相关的综合指标，以便进一步进行聚类分析。

1.KMO和SMC检验。根据KMO检验，KMO值为0.72，同时SMC最小值为0.76，其他值均在0.85以上，说明原变量适合做因子分析。

2.提取公共因子。依据STATA输出的总体方差解释表，选取特征根大于1的公因子作为公共因子，用其代替原有的14个指标。根据STATA软件生成的主成分表可以看出，第一公因子解释了原变量总方差的44.57%，第二公因子解释了原变量总方差的19.96%，第三公因子解释了原变量总方差的17.41%，第四公因子解释了原变量总方差的10.43%。这四个因子的特征根大于1且其累计方差贡献率达到了92.37%，远远大于85%的基本要求，可以选取这四个因子作为替代解释指标。

3.因子解释。根据旋转后的因子载荷矩阵得出，第一因子主要与生均教育经费公用部分、生均校舍面积、生均教学用计算机数、生均固定资产、生均教育经费支出等指标高度相关，这些指标均是以生均的形式出现，反映每个学生能得到用于教学的经济和物质资源，因此将这一因子称为生均资源因子；第二因子主要与每十万人口在校生数、每十万人口招生数、每十万人口毕业生数等指标高度相关，这些指标均以每十万人口学生数量的形式出现，反映了每十万人口的教育参与情况，所以称之为社会参与因子；第三因子主要与财政性经费和专任教师数等指标高度相关，这些指标均是与各地对教育投入总量的绝对值相关，反映地区教育投入情况，可以将其称为教育投入因子；第四因子主要与每所学校教育从业人数和每所学校在校生数等指标相关，反映每所学校教育规模的情况，则可以称之为学校规模因子。

4.因子得分。根据因子得分系数矩阵中各个公共因子的得分，可以计算出这些因子的综合得分，并对这些因子得分和相应综合因子得分进行排序（见表1）。本文中的综合因子得分的计算公式为：E=（0.4457*F1+0.1996*F2+0.1741*F3+0.1043*F4）/0.9236，其系数根据主成分表得出。

（三）聚类分析。在得知各样本在第一公因子、第二公因子、第三公因子、第四公因子上的得分以及综合得分数据的基础上，用STATA软件进行系统聚类。本文采用类平均法和欧氏距离计算个案与类、类与类以及样本之间的距离，并尝试将样本依次分为3～7类（样本隶属表，见表2）。笔者根据样本隶属表和综合因子得分E的情况，即E是小于-0.5、或者大于等于-0.5小于0、或者大于等于0小于0.5、或者大于0.5的情况进行综合判断，最终将我国的教育发展水平按地区分为四类（见表3）。

四、分类结果解释和评价

1.第一类中北京、上海、广东的教育发展水平的综合因子得分在1分及以上，分别排名全国前三位。其中北京和上海这两个直辖市在生均资源上得分比较高，说明这两地在生均教育经费和生均教学资源上处于领跑位置，但其社会参与因子、教育投入因子、学校规模因子得分比较低，也反映了直辖市在教育中生均投入较多而总体投入较少的情况；广东则在四个因子得分上比较平均，说明各个指标均领先全国其他地区。

2.第二类中各省份教育发展水平的综合因子得分均在0～0.5之间，排名在全国前15名。系统聚类分成七类时，江苏和山东可聚为一类，说明这两省教育情况相似，两省在综合得分上也位于第二类的前列。在第二类中安徽、河南、甘肃三省在第一因子得分上处于最后三名，说明其在生均教育资源上处于落后地位。第三类中四川、内蒙古、新疆、青海、河北、贵州、江西、湖北、湖南、广西、天津的教育发展水平处在全国的中后位，第一因子得分均不超过0.1且大多在0以下，其他因子得分比较靠后。第四类为辽宁、云南、黑龙江、、吉林，从因子得分来看，几乎所有因子得分均在0以下且得分明显较低；从系统聚类分成七类来看，也被分为一类，可见其教育发展水平非常相似。

3.从这四类不同教育发展水平的省份分布情况来看，影响教育发展水平最大的因子就是生均资源因子，与之高度相关的指标包括生均教育经费、生均校舍面积、生均固定资产等。因此从全国各省、自治区、直辖市范围内来看，统筹全国教育发展、促进区域教育进步、实现省际教育公平，首先就是协调各地生均教育资源的分布差异，通过教育资源投入的统筹利用及再分配，缩小区域间相对教育资源的差距，从而使全国普通高中教育水平能够全面进步。这也是实现高等教育的起点公平、基础教育的过程公平和地区教育水平的最终公平的有效措施。

4.从因子分析和聚类分析结果来看，除了少数例外情况，东中西部的教育发展水平与其经济发展水平有一定程度上的相关性。属于经济第一梯队的北上广地区，在教育上也处于全国领先地位，江苏领衔的东部省份在教育发展水平上也表现出强势地位，而我国内地省份的教育则处于相对不利地位，同时我国东北部和西南部的一些省份在普通高中教育发展中表现出相对落后。因此可以看出，教育发展水平并没有完全呈现出非常明显的东中西阶梯式分布，而是以东部经济发达地带领衔、中部内陆省份次之、东北和西南偏远地区相对落后的格局。

参考文献：

[1] 中国教育科学研究院中国教育发展报告课题组，方晓东，高丙成.中国教育综合发展水平研究[J].教育研究，2013，（12）.

[2] 杜明峰，范国睿.普通高中教育现代化发展指标的价值选择与建构思路[J].教育发展研究，2015，（1）.

[3] 高丙成，陈如平.我国普通高中教育综合发展水平研究[J].教育研究，2013，（9）.

[4] 周金燕.我国教育公平指标体系的建立[J].教育科学，2006，（1）.

[5] 张昱华，王颖.高中教学质量评估指标体系的构建及实现[J].软件，2013，（3）.